boosting和bootstrap区别
bootstrap方法是从大小为n的原始训练数据集DD中随机选择n个样本点组成一个新的训练集，这个选择过程独立重复B次，然后用这B个数据集对模型统计量进行估计（如均值、方差等）。由于原始数据集的大小就是n，所以这B个新的训练集中不可避免的会存在重复的样本。
统计量的估计值定义为独立的B个训练集上的估计值θbθb的平均：
boosting:
boosting依次训练k个子分类器，最终的分类结果由这些子分类器投票决定。
首先从大小为n的原始训练数据集中随机选取n1n1个样本训练出第一个分类器，记为C1C1，然后构造第二个分类器C2C2的训练集D2D2，要求：D2D2中一半样本能被C1C1正确分类，而另一半样本被C1C1错分。
接着继续构造第三个分类器C3C3的训练集D3D3，要求：C1C1、C2C2对D3D3中样本的分类结果不同。剩余的子分类器按照类似的思路进行训练。
boosting构造新训练集的主要原则是使用最富信息的样本。
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Bootstrap重采样方法主要用于统计量的估计;boosting方法则主要用于多个子分类器的组合。
首先我们来了解一下bootstrap：估计统计量的重采样方法。
Bootstrap方法是从小到大为N的原始训练数据集DD中随机选择N个样本点组成一个新的训练集，这个选择过程独立重复B次，然后用这B个数据集对模型统计量进行估计，由于原始数据集的大小就是N，所以这B个的训练集中不可避免的会存在重复的样本。
接下来我们再来学习一下boosting，依次训练K个子分类器，最终的分类结果由这些子分类器投票决定。
首先从大小为N的原始训练数据集中随机选取N1N1个样本训练出第一个分类器，记为C1C1，然后构造第二个分类器C2C2的训练集D2D2。要求：D2D2中一半样本能被C1C1正确分类，而另一半样本被C1C1错分。
接着继续构造第三个分类器C3C3的训练集D3D3，要求：C1C1、C2C2对D3D3中样本的分类结果不同，剩下的子分类器按照类似的思路进行训练。
Boosting构造新训练集的主要原则就是使用最富信息的样本。
关于String类的split()方法
split 方法：将一个字符串分割为子字符串，然后将结果作为字符串数组返回。split 方法参数为stringObj.split([separator，[limit]])stringObj（必选项） ，指要被分解的 String 对象或文字。该对象不会被 split 方法修改。separator（可选项），指字符串或正则表达式对象，它标识了分隔字符串时使用的是一...
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50个动词的过去式
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在英语中过去分词有什么有啥
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镡夜养胃： boosting [英]['bu:stɪŋ][美]['bu:stɪŋ] n.增[升]压; 加大推力[功率],加速(发动机); 助推; v.促进( boost的现在分词 ); 增加; 吹捧; 向上推起;例句:1. Africa's enthusiasm for technology is boosting growth. 非洲对技术的热情促进了经济的增长.2. Responsibility for boosting growth must be more evenly split with politicians. 政治家必须承担促进经济增长的更加均匀的责任.
盐亭县18872266459： Bagging与Boosting最大的不同在哪里?它们对模型性能最大的贡献在哪里? - ？
镡夜养胃： 两种不同的集成算法,Bagging采用重复取样:boostrap 每个个体分类器所采用的训练样本都是从训练集中按等概率抽取的,因此Bagging的各子网能够很好的覆盖训练样本空间,从而有着良好的稳定性. 而Boosting注重分类错误的样本,将个体子网分类错误的训练样本的权重提高,降低分类错误的样本权重,并依据修改后的样本权重来生成新的训练样本空间并用来训练下一个个体分类器.然而,由于Boosting算法可能会将噪声样本或分类边界样本的权重过分累积,因此Boosting很不稳定,但其在通常情况下,其泛化能力是最理想的集成算法之一. 你得自己去查文献,别来这问,这没人做学术的,我也是偶尔看到你的提问.
盐亭县18872266459： boosting算法到底是什么算法?请详解？
镡夜养胃： 详细解释下,boosting中最基本的是adaboost,你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多,只是实现手段或者说采用的数学公式不同.它是这样的:先对所有样本辅以一个抽样权重(一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布),在此样本上训练一个分类器对样本分类,这样可以得到这个分类器的误差率,我们根据它的误差率赋以一个权重,大体是误差越大权重就越小,针对这次分错的样本我们增大它的抽样权重,这样训练的下一个分类器就会侧重这些分错的样本,然后有根据它的误差率又计算权重,就这样依次迭代,最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和.我们可以看出性能好的分类器权重大一些,这就体现了boosting的精髓.
盐亭县18872266459： boosting是什么意思? - ？
镡夜养胃： 提升~ 对多种技术进行综合,融合成为一种新方法.或者,多个独立方法应用到同一个问题中.
盐亭县18872266459： 什么是bagging抽样 - ？
镡夜养胃： Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一;i)重复地从一个样本集合D中采样n个样本;ii)针对每次采样的子样本集,进行统计学习,获得;从整体样本集合中,抽样n*
盐亭县18872266459： boost 作 偷窃的用法 - ？
镡夜养胃： boost做偷窃用时是不及物动词.与介词from连用,Boosting from a department store.在百货商场偷东西.
盐亭县18872266459： boosting算法 怎么运用在分类器中 - ？
镡夜养胃： boosting算法 怎么运用在分类器中细解释下,boosting中最基本的是adaboost,你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多,只是实现手段或者说采用的数学公式不同.它是这样的:先对所有样本辅以一个抽样权重(一般开始的时候权重都一...
盐亭县18872266459： boost形容词是什么 - ？
镡夜养胃： boosting 其现在分词可做形容词,意思是“正在/不断增长的”.
盐亭县18872266459： 如何用OpenCV训练自己的分类器 - ？
镡夜养胃： 一、简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. ...
盐亭县18872266459： 如何在vs中使用bootstrap - ？
镡夜养胃： Boost官网下载Boost最新版Version 1.55.0 2.2将下载压缩包解压到本地 解压后可看到文件夹下有个bootstrap.bat文件. 2.3打开cmd命令窗口,运行bootstra.bat文件 执行以下命令,具体根据自己的环境略有变化.
